标注图像是什么意思？

图像标注被定义为标注数字图像的任务，通常涉及人工输入，在某些情况下还需要计算机辅助帮助。标签由机器学习工程师预先确定，并被选择为计算机视觉模型提供有关图像中存在的对象的信息。标注图像的过程还有助于机器学习工程师深入了解图像数据中决定模型整体精度和准确性的重要因素。

示例考虑包括可能的命名和分类问题、如何表示被遮挡的对象（图像中被其他对象隐藏的对象）、如何处理无法识别的图像部分等。

你如何标注图像？

从下面的示例图像中，一个人使用图像标注工具通过在相关对象周围放置边界框来应用一系列标签，从而对图像进行标注。在这种情况下，行人标注为蓝色，出租车标注为黄色，而卡车标注为黄色。

根据业务用例和项目，每个图像上的图像标注数量可能会有所不同。有些项目只需要一个标签来表示整个图像的内容（例如，图像分类）。其他项目可能需要在单个图像中标注多个对象，每个对象具有不同的标签（例如，边界框）。

标注软件旨在使图像标注尽可能简单。一个好的标注应用程序将包括边界框标注工具和用于徒手图像分割的钢笔工具等功能。

用于识别车辆类型和行人的边界框

有哪些不同类型的图像标注？

为了创建用于计算机视觉项目的新型标注数据集，数据科学家和 ML 工程师可以在可以应用于图像的各种标注类型之间进行选择。研究人员将使用图像标注工具来帮助进行实际标注。让我们比较和总结计算机视觉中三种常见的标注类型：分类 、对象检测和图像分割。

对于全图像分类，目标是简单地识别图像中存在哪些对象和其他属性，而无需将它们定位在图像中。

通过图像对象检测，您可以更进一步找到图像中各个对象的位置（通过使用边界框确定）。

使用图像分割，目标是在像素级别识别和理解图像中的内容。与对象检测相反，图像中的每个像素都被分配到至少一个类别，其中对象的边界框可以重叠。这也称为语义分割。

不同类型的图像标注

整个图像分类提供了图像的广泛分类，并且比无监督学习更进一步，因为它将整个图像与一个标签相关联。一个明显的好处是它是迄今为止最容易和最快的标注出其他常见选项。对于场景检测和一天中的时间等抽象信息，全图像分类也是一个不错的选择。

另一方面，边界框是大多数对象检测用例的标准，并且比全图像分类需要更高级别的粒度。它们在快速标注速度和定位感兴趣的项目之间提供了平衡。

具体而言，选择图像分割以支持模型中的用例，您需要明确知道图像是否包含感兴趣的对象以及哪些不是感兴趣的对象。这与可能更快但不太准确的分类或边界框等其他标注类型形成对比。

为什么图像标注有用？

图像标注通常用于准备图像以用于机器学习，作为创建执行计算机视觉任务的算法的一部分。更简单地说，带标注的图像用于训练计算机自行标注图像。

这种计算机视觉模型是一项越来越重要的技术。自动驾驶是一种明显的应用。为了在交通中安全导航，自动驾驶汽车依赖于本质上非常复杂的计算机视觉标注工具。它能够标注车辆环境中的所有物体（汽车、行人、自行车、树木等）。车辆的计算机使用此图像数据成功且安全地导航。 

训练数据平台如何支持复杂的图像标注？ 图像标注项目首先确定应在图像中标注的内容，然后指示标注者使用图像标注工具执行标注任务。标注者必须接受关于每个标注项目的规范和指南的全面培训，因为每个公司都有不同的图像标注要求。标注过程也会因使用的图像标注工具而异。

一旦标注者接受了项目的适当数据标注程序的培训，他们将开始在专用于图像标注的训练数据平台上标注数百或数千张图像。训练数据平台是一种软件，旨在拥有用于标注图像的所有必要工具。此类软件通常配备多个图像标注工具，可让您执行上述所有任务，从图像分类到高级语义分割。

此外，训练数据平台通常包括专门帮助优化图像标注项目的附加功能，其中包括：

高性能标注工具：

要考虑和测试的重要一点是，您正在测试的训练数据平台提供的工具是否可以在不牺牲加载时间的情况下支持每张图像的大量对象和标签。在景联文，我们快速且符合人体工程学的绘图工具提供了效率，有助于减少始终如一地拥有完美像素标签的耗时性质。例如，我们的矢量钢笔工具可让您徒手绘制直线和直线。当您拥有适合这项工作的工具时，图像标注会容易得多。

在图像标注项目期间，拥有一个有组织的系统来邀请和监督所有标注者对于可扩展性和安全性都很重要。培训数据平台应包括邀请用户和审查每个人的工作的精细选项。

使用景联文科技平台，设置项目和邀请新成员非常容易，并且有许多选项可以监控其性能，包括标注图像所需的秒数统计。您可以实施多种质量控制机制，包括激活不同贴标机之间的自动共识或设置黄金标准基准。